利用人工智能对患者的强迫行为进行分析并与脑电波活动相匹配

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　　这个研究团队来自美国布朗大学脑科学研究所，David A. Borton 教授带领的研究团队通过对 5 名重度强迫症患者进行长期脑电监测，经过长期的收集研究与观察，利用人工智能对患者生活中的强迫行为进行分析，评估患者各种微妙的情绪变化，并与脑电波活动相匹配。
　　除了脑电波信号，研究人员还收集了一套强迫症患者行为的生物标志物，包括面部表情和身体运动。通过人工智能，他们发现这些行为和特征与大脑内部信号变化密切相关。
　　并且，研究人员也用试验证明了，当患者出现这些强迫症状，依据AI给出的深部脑刺激位置，可以显著地改善患者的强迫症状。研究人员也在不断地精进深部脑刺激的系统，向自动化刺激的方向前行。
　　什么意思呢？就是在患者出现强迫症信号的时候，系统可自动捕捉并及时利用深部脑刺激进行针对性缓解，依据患者症状强度，自动调节刺激强度。目前研究人员计划进一步招募更多患者进行试验，以捕捉更多的强迫症脑电信号标志，丰富自动化深部脑刺激系统的功能。目前研究人员正在开发自动化深部脑刺激系统。
　　在生命科学领域，我们看到AI技术越来越多的融入在疾病诊断治疗的各个阶段。在一些人力有限的领域，技术可以放大探索的深度与广域，为健康与生命打开更多的生长空间。在微妙的精神健康领域，AI也在将触角伸向更远方。
　　生命的预警与挽歌
　　我们知道，现下的高压生活，从学生到成人，存在很大比例的精神健康失衡。根据2019年卫健委数据，我国抑郁症患病率达到2.1%，焦虑障碍的患病率是4.98%，抑郁症和焦虑症患病率达7%。从周围人的精神健康程度来看，真实的数据应该会比研究的数据比例还要严重。
　　精神健康类疾病，尤其是抑郁症的高患病率和高自杀率会给个人和家庭带来严重的负面影响，因此及早识别抑郁倾向信号，提供专业帮助是十分必要的。
　　对于社交网络中暴露出的倾向与后续的干预，荷兰阿姆斯特丹自由大学人工智能系教授黄智生开启了“树洞计划”。“树洞机器人”会每天监控特定社交网络中的信息数据，对社交网络上的数据信息进行汇总智能分析，并对自杀的可能性、风险性进行判断，对于存在自杀计划或行为的人群每日重点关注，并生成报告进行每日通报。
　　国内也有个类似的项目——心理地图PsyMap。通过网络爬虫整合疑似抑郁症患者留言信息后，再通过AI对留言进行分析筛查。最后由志愿者对有自杀意向的人进行心理危机干预，在他们走向终结之前挽救生命。

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